Le secteur de l’analyse financière évolue rapidement. Mais les nouvelles technologies ouvrent des perspectives encore plus rapides. Les grands modèles linguistiques tels que GPT-4 sont très impressionnants par leurs performances supérieures à celles des analystes financiers traditionnels en ce qui concerne l’évolution de la rentabilité des entreprises.
Cet article basé sur une étude décrira comment les LLM peuvent transformer la manière de traiter les données financières et la recherche.
Analyse fondamentale – IA vs. humain
L’analyse financière, également connue sous le nom d’analyse fondamentale, est traditionnellement menée par des êtres humains. Fondamentalement, ils tentent de répondre à la question de savoir si l’entreprise a des performances durables et de comprendre sa santé financière.
Les techniques et outils les plus importants pouvant être utilisés par les analystes sont l’analyse des états financiers, l’analyse des tendances et le calcul des principaux ratios financiers tels que la liquidité et l’efficacité opérationnelle. Ces indicateurs aideront les analystes à prévoir la rentabilité future d’une entreprise.
Les LLM, et en particulier les GPT-4, comblent rapidement le fossé qui les sépare des analystes humains et s’imposent comme des concurrents tout aussi puissants. En fait, la recherche a montré qu’il est tout à fait possible pour GPT-4 d’analyser les états financiers et de prédire les performances futures d’une entreprise aussi bien, voire mieux, que les analystes humains. Ce résultat est d’autant plus remarquable que GPT-4 effectue ce niveau d’analyse sans avoir accès à des informations narratives, qui apportent généralement un contexte important.
Avantages des masters en analyse des états financiers
Les taux de réussite élevés des LLM s’expliquent principalement par le fait qu’ils traitent de grandes quantités de données non structurées et qu’ils sont très performants dans les tâches qui requièrent des connaissances sur un large éventail de sujets. Par exemple, le GPT-4 a déjà prouvé sa capacité à répondre à des questions liées à la théorie financière et même à estimer des indicateurs macroéconomiques à partir de simples titres.
Un autre avantage important associé aux LLM est le fait qu’ils sont capables de compléter un analyste humain. Cet aspect est principalement associé à l’augmentation des situations dans lesquelles les analystes présentent généralement des biais et des imperfections lorsqu’ils font des prévisions. Le GPT-4 s’est avéré particulièrement utile dans les cas où un analyste humain a une plus grande tendance à générer des erreurs.
L’avenir de l’analyse financière
Les résultats des études laissent présager que les LLM similaires au GPT-4 pourraient jouer un rôle majeur dans l’avenir de l’analyse financière. En outre, outre leur capacité à obtenir des résultats comparables, voire supérieurs, à ceux des analystes traditionnels, ils ont le potentiel de démocratiser la prise de décision financière. En effet, ces progrès aideront les petits investisseurs qui pourraient manquer des signaux importants générés par des outils d’IA avancés.
Conclusion
Si la technologie de l’IA est en plein essor, il en va de même de l’élément humain et de l’expérience en matière de prise de décision, en particulier celle qui nécessite du contexte et de l’intuition. Parmi les outils les plus fascinants pour les analystes modernes, les LLM pourraient être un additif à l’arsenal qui pourrait les enrichir considérablement en termes d’analyse plus profonde et plus rapide des données financières.
Informations sur l’étude :
- Nom : Analyse des états financiers à l’aide de grands modèles linguistiques
- Auteurs : Alex G. Kim, Maximilian Muhn, Valeri V. Nikolaev
- Date d’entrée en vigueur : 20 mai 2024
